충돌·힘 불균형 AI로 통합 학습
실제 로봇에 적용 88% 성공률
실제 환경 평가를 위한 실험 구성과 파지 동작 과정. (사진=GIST 제공) [email protected]
[광주=뉴시스]이창우 기자 = 광주과학기술원(GIST)은 인공지능(AI) 융합학과 이규빈 교수 연구팀이 사람처럼 두 팔을 함께 사용해 물체를 안정적으로 집고 다루는 'AI 양팔 로봇 파지(집기) 기술'을 개발했다고 9일 밝혔다.
이 기술은 두 팔의 움직임 충돌과 힘의 불균형 문제를 AI가 스스로 학습해 해결하는 것이 핵심으로 기존 단일 팔 중심의 자동화 공정 한계를 넘어설 수 있는 대안으로 주목된다.
최근 물류·제조·의료 등 산업 현장에서 실제 작업을 수행하는 '피지컬 AI' 수요가 늘면서 크고 무거운 물체를 안정적으로 다룰 수 있는 양팔 로봇 기술의 필요성이 커지고 있다.
하지만 기존 방식은 양팔 동작을 각각 계산후 결합하는 구조로 충돌이나 힘 쏠림 등으로 인해 실제 환경에서 안정성이 떨어지는 한계가 있었다.
연구팀은 문제 해결을 위해 두 팔을 하나의 시스템처럼 동시에 학습하는 통합형 AI 모델 'BiGraspFormer'를 개발했다. 입력부터 결과까지 하나의 과정으로 처리하는 엔드투엔드 방식으로 별도의 단계 분리 없이 두 팔의 협동을 한 번에 구현한 것이 특징이다.
GIST 노상준 박사과정생, 이상범 석박통합과정생, 이규빈 교수, 이건협·김강민 박사과정생, 백승혁 한국기계연구원 선임연구원. (사진=GIST 제공) [email protected]
이 시스템은 물체를 점 데이터(포인트클라우드) 형태로 인식해 형상과 표면을 분석한 뒤, 한쪽 팔을 기준으로 가능한 파지 위치를 도출하고 이를 바탕으로 양팔 협동 조합을 생성한다. 이후 두 팔이 간섭하지 않으면서도 힘이 균형을 이루는 최적의 파지 자세를 선택한다.
성능 검증 결과, 의자·선반 등 다양한 물체 100개를 대상으로 한 시뮬레이션에서 89.67%의 성공률을 기록해 기존 대비 약 18%포인트(p) 향상됐다. 외부 충격 조건에서도 59.72%의 성공률을 유지하며 안정성을 입증했다.
특히 가상 환경에서 학습한 모델을 추가 학습 없이 실제 로봇에 적용했음에도 평균 88% 이상의 파지 성공률을 기록해, 현장 적용 가능성과 범용성을 확인했다.
이규빈 교수는 "두 팔 협동을 하나의 통합된 방식으로 학습해 실제 로봇에 바로 적용할 수 있음을 입증한 첫 사례"라며 "대형 가구 운반이나 물류 자동화, 중량물 조립 등 다양한 산업 분야에서 활용이 기대된다"고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP), 한국연구재단 지원을 받아 수행했다.
연구 결과는 오는 6월 오스트리아 빈에서 열리는 국제 로봇 자동화 학술대회 'ICRA 2026'에서 발표할 예정이다.
기술이전 관련 협의는 GIST 기술사업화실로 문의하면 된다.
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